論文の概要: Negation, Coordination, and Quantifiers in Contextualized Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07836v1
• Date: Fri, 16 Sep 2022 10:01:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-19 11:50:50.628471
• Title: Negation, Coordination, and Quantifiers in Contextualized Language Models
• Title（参考訳）: 文脈言語モデルにおける否定・調整・量子化
• Authors: Aikaterini-Lida Kalouli, Rita Sevastjanova, Christin Beck, and Maribel Romero
• Abstract要約: 機能語の意味的制約が学習されるかどうか, 周辺環境が組み込む環境に与える影響について検討する。 我々は、適切なデータセットを作成し、LMs vis-a-vis関数ワードの内部動作に関する新たな洞察を提供し、質的分析のための補助的なビジュアルWebインターフェースを実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.46783454797272
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the success of contextualized language models, much research explores what these models really learn and in which cases they still fail. Most of this work focuses on specific NLP tasks and on the learning outcome. Little research has attempted to decouple the models' weaknesses from specific tasks and focus on the embeddings per se and their mode of learning. In this paper, we take up this research opportunity: based on theoretical linguistic insights, we explore whether the semantic constraints of function words are learned and how the surrounding context impacts their embeddings. We create suitable datasets, provide new insights into the inner workings of LMs vis-a-vis function words and implement an assisting visual web interface for qualitative analysis.
• Abstract（参考訳）: 文脈化された言語モデルの成功により、多くの研究がこれらのモデルが本当に何を学び、どのケースで失敗するかを調査している。 この研究の大部分は、特定のNLPタスクと学習結果に焦点を当てている。 モデルの弱点を特定のタスクから切り離し、自分自身の埋め込みと学習モードに集中させようとする研究はほとんどない。 本稿では,この研究の機会を取り上げる。理論的言語的洞察に基づいて,関数語の意味的制約が学習されたか,その周辺文脈がそれらの埋め込みにどのように影響するかを検討する。 我々は、適切なデータセットを作成し、lsm vis-a-vis関数ワードの内部動作に関する新しい洞察を提供し、定性解析のための視覚的webインタフェースの実装を行う。

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